#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

# 字符串是编程时涉及到的最多的一种数据结构，对字符串进行操作的需求几乎无处不在。
# 比如判断一个字符串是否是合法的Email地址，
# 虽然可以编程提取@前后的子串，再分别判断是否是单词和域名，
# 但这样做不但麻烦，而且代码难以复用。

# 正则表达式是一种用来匹配字符串的强有力的武器。
# 它的设计思想是用一种描述性的语言来给字符串定义一个规则，
# 凡是符合规则的字符串，我们就认为它“匹配”了，
# 否则，该字符串就是不合法的。

# 所以我们判断一个字符串是否是合法的Email的方法是：

# 1.创建一个匹配Email的正则表达式；

# 2.用该正则表达式去匹配用户的输入来判断是否合法。

# 因为正则表达式也是用字符串表示的，
# 所以，我们要首先了解如何用字符来描述字符。

# 在正则表达式中，如果直接给出字符，就是精确匹配。
# 用\d可以匹配一个数字，\w可以匹配一个字母或数字，所以：

# '00\d'可以匹配'007'，但无法匹配'00A'；

# '\d\d\d'可以匹配'010'；

# '\w\w\d'可以匹配'py3'；

# .可以匹配任意字符，所以：

# 'py.'可以匹配'pyc'、'pyo'、'py!'等等。
# 要匹配变长的字符，在正则表达式中，
# 用*表示任意个字符（包括0个），用+表示至少一个字符，
# 用?表示0个或1个字符，用{n}表示n个字符，用{n,m}表示n-m个字符：

# 来看一个复杂的例子：\d{3}\s+\d{3,8}。

# 我们来从左到右解读一下：

# \d{3}表示匹配3个数字，例如'010'；

# \s可以匹配一个空格（也包括Tab等空白符），
# 所以\s+表示至少有一个空格，例如匹配' '，' '等；

# \d{3,8}表示3-8个数字，例如'1234567'。

# 综合起来，上面的正则表达式可以匹配以任意个空格隔开的带区号的电话号码。

# 如果要匹配'010-12345'这样的号码呢？由于'-'是特殊字符，
# 在正则表达式中，要用'\'转义，所以，上面的正则是\d{3}\-\d{3,8}。

# 但是，仍然无法匹配'010 - 12345'，因为带有空格。
# 所以我们需要更复杂的匹配方式。



# 进阶
# 要做更精确地匹配，可以用[]表示范围，比如：

# [0-9a-zA-Z\_]可以匹配一个数字、字母或者下划线；

# [0-9a-zA-Z\_]+可以匹配至少由一个数字、字母或者下划线组成的字符串，
# 比如'a100'，'0_Z'，'Py3000'等等；

# [a-zA-Z\_][0-9a-zA-Z\_]*可以匹配由字母或下划线开头，
# 后接任意个由一个数字、字母或者下划线组成的字符串，也就是Python合法的变量；

# [a-zA-Z\_][0-9a-zA-Z\_]{0, 19}更精确地限制了变量的长度是1-20个字符（前面1个字符+后面最多19个字符）。

# A|B可以匹配A或B，所以(P|p)ython可以匹配'Python'或者'python'。

# ^表示行的开头，^\d表示必须以数字开头。

# $表示行的结束，\d$表示必须以数字结束。

# 你可能注意到了，py也可以匹配'python'，
# 但是加上^py$就变成了整行匹配，就只能匹配'py'了。



# re模块
# 有了准备知识，我们就可以在Python中使用正则表达式了。
# Python提供re模块，包含所有正则表达式的功能。
# 由于Python的字符串本身也用\转义，所以要特别注意：
s='ABC\\-001' # Python的字符串
# 对应的正则表达式字符串变成：
# 'ABC\-001'

# 因此我们强烈建议使用Python的r前缀，就不用考虑转义的问题了：
s=r'ABC\-001' # Python的字符串
# 对应的正则表达式字符串变成：
# 'ABC\-001'

# 先看看如何判断正则表达式是否匹配：
import re
re.match(r'^\d{3}\-\d{3,8}$','010-12345')
# <_sre.SRE_Match object; span=(0, 9), match='010-12345'>

# match()方法判断是否匹配，如果匹配成功，返回一个Match对象，否则返回None。
# 常见的判断方法就是：
test='用户输入的字符串'
if re.match(r'正则表达式',test):
    print('ok')
else:
    print('failed')



# 切分字符串
# 用正则表达式切分字符串比用固定的字符更灵活，请看正常的切分代码：
'a b   c'.split(' ')
# ['a', 'b', '', '', 'c']

# 嗯，无法识别连续的空格，用正则表达式试试：
re.split(r'\s+','a b   c')
# ['a','b','c']

# 无论多少个空格都可以正常分割。加入,试试：
re.split(r'[\s\,]+','a,b, c  d')
# ['a', 'b', 'c', 'd']

# 再加入;试试：
re.split(r'[\s\,\;]+','a,b;; c  d')
# ['a', 'b', 'c', 'd']

# 如果用户输入了一组标签，下次记得用正则表达式来把不规范的输入转化成正确的数组。



# 分组
# 除了简单地判断是否匹配之外，正则表达式还有提取子串的强大功能。
# 用()表示的就是要提取的分组（Group）。比如：

# ^(\d{3})-(\d{3,8})$分别定义了两个组，
# 可以直接从匹配的字符串中提取出区号和本地号码：
m=re.match(r'^(\d{3})-(\d{3,8})$','010-12345')
print(m)
# <_sre.SRE_Match object; span=(0, 9), match='010-12345'>
m.group(0)
# '010-12345'
m.group(1)
# '010'
m.group(2)
# '12345'

# 如果正则表达式中定义了组，就可以在Match对象上用group()方法提取出子串来。

# 注意到group(0)永远是原始字符串，group(1)、group(2)……表示第1、2、……个子串。

# 提取子串非常有用。来看一个更凶残的例子：
t = '19:05:30'
m = re.match(r'^(0[0-9]|1[0-9]|2[0-3]|[0-9])\:(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])\:(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])$', t)
m.groups()
# ('19', '05', '30')

# 这个正则表达式可以直接识别合法的时间。
# 但是有些时候，用正则表达式也无法做到完全验证，比如识别日期：
# '^(0[1-9]|1[0-2]|[0-9])-(0[1-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-1]|[0-9])$'

# 对于'2-30'，'4-31'这样的非法日期，用正则还是识别不了，或者说写出来非常困难，
# 这时就需要程序配合识别了。



# 贪婪匹配
# 最后需要特别指出的是，正则匹配默认是贪婪匹配，也就是匹配尽可能多的字符。
# 举例如下，匹配出数字后面的0：
re.match(r'^(\d+)(0*)$','102300').groups()
# ('102300','')

# 由于\d+采用贪婪匹配，直接把后面的0全部匹配了，结果0*只能匹配空字符串了。

# 必须让\d+采用非贪婪匹配（也就是尽可能少匹配），
# 才能把后面的0匹配出来，加个?就可以让\d+采用非贪婪匹配：
re.match(r'^(\d+?)(0*)$', '102300').groups()
# ('1023', '00')



# 编译
# 当我们在Python中使用正则表达式时，re模块内部会干两件事情：

# 编译正则表达式，如果正则表达式的字符串本身不合法，会报错；

# 用编译后的正则表达式去匹配字符串。

# 如果一个正则表达式要重复使用几千次，出于效率的考虑，
# 我们可以预编译该正则表达式，接下来重复使用时就不需要编译这个步骤了，直接匹配：
import re
# 编译：
re_telephone=re.compile(r'^(\d{3})-(\d{3,8})$')
# 使用：
re_telephone.match('010-12345').groups()
# ('010','12345')
re_telephone.match('010-8086').groups()
# ('010','8086')

# 编译后生成Regular Expression对象，
# 由于该对象自己包含了正则表达式，所以调用对应的方法时不用给出正则字符串。



# 小结
# 正则表达式非常强大，要在短短的一节里讲完是不可能的。
# 要讲清楚正则的所有内容，可以写一本厚厚的书了。
# 如果你经常遇到正则表达式的问题，你可能需要一本正则表达式的参考书。



# 练习
# 请尝试写一个验证Email地址的正则表达式。
# 版本一应该可以验证出类似的Email：
# someone@gmail.com
# bill.gates@microsoft.com
#
# import re
# def is_valid_email(addr):
#     return True
#
# # 测试:
# assert is_valid_email('someone@gmail.com')
# assert is_valid_email('bill.gates@microsoft.com')
# assert not is_valid_email('bob#example.com')
# assert not is_valid_email('mr-bob@example.com')
# print('ok')



# 版本二可以提取出带名字的Email地址：
#
# <Tom Paris> tom@voyager.org => Tom Paris
# bob@example.com => bob
#
# import re
# def name_of_email(addr):
#     return None
#
# 测试:
# assert name_of_email('<Tom Paris> tom@voyager.org') == 'Tom Paris'
# assert name_of_email('tom@voyager.org') == 'tom'
# print('ok')




import re
def is_valid_email(addr):
    if re.match(r'[a-zA-Z_.]*@[a-zA-Z.]*.co[m|n]',addr):
        return True
    else:
        return False

# 测试:
assert is_valid_email('someone@gmail.com')
assert is_valid_email('bill.gates@microsoft.com')
assert not is_valid_email('bob#example.com')
assert not is_valid_email('mr-bob@example.com')
print('ok')



import re
def name_of_email(addr):
    r=re.compile(r'^(<?)([\w\s]*)(>?)([\w\s]*)@([\w.]*)$')
    if not r.match(addr):
        return None
    else:
        m=r.match(addr)
        return m.group(2)

# 测试:
assert name_of_email('<Tom Paris> tom@voyager.org') == 'Tom Paris'
assert name_of_email('tom@voyager.org') == 'tom'
print('ok')